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Missions principales :
Cadrage technique & architecture IA
• Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps).
• Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAl), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/ CD, API, SCOM)
• Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture.
Prototypage & validation des cas d'usage
• Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4-6 semaines) en lien avec la DSMC.
• Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques.
• Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation
• MLOps & industrialisation
• Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps :
• Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant.
• Contribuer au catalogue de services IA de la DSI
Observabilité IA & fiabilité
• Définir et déployer les principes de ML
Candidate profile
Compétences techniques (hard skills) :
• Python, Git, CI/CD (GitLabCI)
• Cloud (priorité Azure)
• Concepts ML & IA générative (RAG, LLM,embeddings)
• MLOps (versioning, pipelines, monitoring)
• Intégration SI / APIs
• Agent lA
• Appréciées (non bloquantes)
• Snowflake
• Airflow
• Sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité)
Compétences comportementales (soft skills) :
• Leadership technique, pédagogie et capacité à influencer.
• Culture produit et sens de la valeur métier.
• Rigueur, documentation et standards d'ingénierie.
• Orientation sécurité et conformité.
• Communication claire avec équipes techniques et métiers.
Profil :
• Bac+5 (école d'ingénieur, master en informatique/data/IA) ou équivalent.
• Expérience : 5-8+ ans en data/ML/Cloud, dont
• 2-3+ ans en MLOps/architecture.
• Expérience concrète en industrialisation de solutions IA
• Bonne compréhension des enjeux DSI et Groupe
Certifications (appréciées) : Cloud Architect(AWS/Azure/GCP), AzureML
Langues : Français, anglais technique.
Working environment
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